麻雀の数学: データ分析官が教える勝利の戦略と報酬システム

牌の背後にある確率

スロットマシンのアルゴリズム設計経験から、麻雀の90-95%と宣伝される勝利確率に懐疑的にアプローチ。RNG認定プラットフォームは透明性を謳うが、その真意を分析します:

• ハウスエッジ計算: 「90%勝率」は頻度を示し、配当率ではない。モデルでは、高頻度の小勝利（例: 平胡）が賭け金サイズを考慮すると5-7%のハウスエッジを隠すことが多い。
• パターン認識: 最近捨てられた牌を追跡は数学的に有効 - 10ラウンドで3回出現した牌はベイズ確率で18%再出現率低下。手詰まり回避に有用。

資金管理: データモデル

最適賭け額 = (資金 × 勝率) / (オッズ × 分散)

Rs.10スタートの場合:

1. フィボナッチ数列増分でセッション配分(10,20,30…)
2. 3連続未勝利(確率0.1³=0.001)以上の損失追跡禁止

手の中のスキナー箱

「ゴールデンドラゴンボーナスラウンド」は典型的な変動比率強化スケジュール:

• ランダム2x-5x乗数は固定報酬より3倍効果的なドーパミン放出を誘発
• 「無料ベット」プロモーションは損失リーダー - ユーザー維持率グラフでは生涯価値を22%増加させる プロ tip: サンクコスト誤差が働く前に每日預け入れ上限設定ツールを使用